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      AI應用
      數字生命改變未來生活
      雨量分析智能平臺
      雨量分析智能平臺是廣州恒聯自主研發的定量降水智能預估系統,面向氣象臺或相關科研機構,提供結構GPU加速數據分析流程與分別采用變分法和光流算法實現QPE和 QPF功能,并對相關算法進行一定的優化。支持針對雷達定量降水預報,改進現有氣候統計算法確定的Z-I關系,改為動態獲取,即每6分鐘動態獲取Z-I關系,提供更精確的定量降水預估。
      針對雷達定量降水預報,改進現有氣候統計算法確定的Z-I關系,改為動態獲取,即每6分鐘動態獲取Z-I關系,描述不同時刻降水性質。
      分別采用變分法和光流算法實現QPE和 QPF功能,并對相關算法進行一定的優化。
      QPE與QPF算法模塊,采用COM和DCOM組件技術,實現進程內調用和進程間調用;采用OpenCV+GPU技術,高度并行化,提高算法時空性能。
      預報和實況的評分模塊的實現和測試。
      當人的眼睛與被觀察物體發生相對運動時,物體的影像在視網膜平面上形成一系列連續變化的圖像,這一系列變化的圖像信息不斷“流過”視網膜,好像是一種光的“流”,所以被稱為光流。
      光流是基于像素點定義的,所有光流的集合稱為光流場。
      光流場的計算最初由Horn和Schunck提出來的,光流場計算的基本等式是在相鄰圖像之間的時間間隔很小,并且圖像中灰度變化很小的前提條件下成立的。
      光流法的設計-運行效果
      光流法的設計-運行效果
      光流法的設計-運行效果
      光流法的設計-運行效果
      1-2.QPE與QPF:氣象臺強對流天氣臨近預報系統。
      3.QPE和QPF評分系統:氣象臺QPE和QPF評分系統及融合預報技術。SWAN中QPE和QPF評分方法。
      4.格點檢驗:陸地中短期站點天氣預報質量評分方法。
      4.落區檢驗:降水落區檢驗與預警信號的檢驗系統。
      5-6.多模式融合與集合預報:氣象臺數值預報解釋應用系統。
      7.貝葉斯模型平均(BMA):海上大風釋用系統。
      8.風暴外推:基于MICAPS4的風暴自動識別與追蹤算法。與測試結果:風暴識別結果。
      8.雷電外推:基于MICAPS4的雷電預報預警技術,雷電外推個例。
      9.融合算法(Blending):氣象臺QPE和QPF評分系統及融合預報技術。
      10.二維綜合編輯平臺:GIFT(Graphics Interactive Forecast Tuner)。
      11.三維綜合展示平臺:Earth。
      12.基于多普勒雷達的三維風場反演。
      13.風暴識別:基于特征值統計與基于深度學習的強對流識別系統。
      14.臺風預測:基于深度學習的臺風頻次預報系統。
      序號
      系統名稱
      涉及算法
      備注
      1
      定量降水預估QPE
      面擬合,變分法
       
      2
      定量降水預估QPF
      光流法,外推算法
       
      3
      QPE與QPF檢驗
      誤差,命中率,散點圖等
       
      4
      數值預報格點檢驗
      誤差,命中率,面雨量,面溫度,風等
       
      5
      數值預報落區檢驗
      CRA與MODE算法
       
      6
      多模式融合Multi-model
      地形訂正、最新實況訂正與多模式集成訂正
       
      7
      集合預報系統
      概率匹配法、混合法、融合法
       
      8
      海上大風釋用系統
      貝葉斯模型平均(BMA)
       
      9
      風暴與雷電外推
      WSR-88D的Build9.0風暴算法(B9SI),光流法
       
      10
      融合算法Blending
      快速傅里葉變換(FFT)、光流法與韋伯分布(Weibull)
       
      11
      二維圖形交互天氣預報平臺
      OpenGL,GPU編程
       
      12
      三維綜合展示平臺Earth
      HTML5相關技術
       
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